Definición rápida
Un Data Pipeline es un conjunto automatizado de procesos que mueven datos desde sus fuentes de origen hasta su destino final, transformándolos en el camino. Es la infraestructura invisible que hace que los datos correctos lleguen al lugar correcto en el momento correcto.
¿Qué es un Data Pipeline?
La metáfora del «pipeline» (tubería) es perfecta: al igual que una tubería de agua mueve líquido de un punto a otro, un Data Pipeline mueve datos desde sus fuentes (bases de datos, APIs, sensores, archivos) hasta sus destinos (Data Warehouses, Data Lakes, modelos de ML, dashboards), realizando transformaciones en el camino.
Sin Data Pipelines, los datos quedan atrapados en silos: la base de datos de producción no puede hablar con el Data Warehouse, los logs del servidor no llegan al sistema de monitoreo, y los datos del CRM no se sincronizan con la plataforma de marketing. Los Data Pipelines son el sistema nervioso de una organización data-driven.
Existen dos tipos principales:
- Batch Pipelines: Procesan datos en lotes, generalmente de forma programada (cada hora, cada noche). Más simples pero con mayor latencia.
- Streaming Pipelines: Procesan datos en tiempo real o casi real (Apache Kafka, Apache Flink). Más complejos pero con latencias de milisegundos.
¿Cómo funciona un Data Pipeline en la práctica?
Un Data Pipeline típico en una startup SaaS tiene estos pasos:
- Ingesta: Extraer datos de fuentes como PostgreSQL de producción, Stripe (pagos), Intercom (soporte), Google Analytics.
- Transporte: Mover los datos via herramientas como Fivetran, Airbyte o scripts Python personalizados.
- Transformación: Limpiar, normalizar y unir los datos usando ETL/ELT y herramientas como dbt.
- Almacenamiento: Cargar en el Data Warehouse (BigQuery, Snowflake) o Data Lake.
- Orquestación: Herramientas como Apache Airflow, Prefect o Dagster coordinan cuándo y en qué orden ejecutar cada paso.
- Monitoreo: Alertas automáticas cuando algo falla (datos tardíos, errores de validación, anomalías en el volumen).
Ejemplos reales en LATAM
Lemon Cash (Argentina)
La crypto wallet argentina tiene pipelines que consolidan en tiempo real datos de múltiples blockchains, exchanges y su propia plataforma para alimentar dashboards de riesgo y los modelos de detección de fraude que operan 24/7.
MercadoPago (Argentina)
Procesa millones de transacciones diarias con pipelines de streaming que detectan fraude en menos de 100 milisegundos. Usa Apache Kafka para manejar el flujo de eventos y Apache Flink para procesamiento en tiempo real. Sin estos pipelines, la detección de fraude sería imposible a esa velocidad.
Startups de agritech (Brasil/Argentina)
Varias startups de tecnología agrícola como Agrofy tienen pipelines que integran datos de sensores IoT en campo, imágenes satelitales, datos meteorológicos y precios de commodities para alimentar modelos de recomendación y alertas para agricultores.
Herramientas populares de Data Pipeline
| Herramienta | Tipo | Para quién | Precio |
|---|---|---|---|
| Fivetran | Ingesta (sin código) | Startups en growth | Desde USD 500/mes |
| Airbyte | Ingesta (open source) | Startups con ingenieros | Gratis (self-hosted) |
| dbt | Transformación SQL | Analytics Engineers | Gratis (core) |
| Apache Airflow | Orquestación | Equipos de ingeniería | Gratis (open source) |
| Apache Kafka | Streaming | Alta escala | Gratis (open source) |
Errores comunes con Data Pipelines
- Sin monitoreo ni alertas: Un pipeline caído puede pasar desapercibido por horas o días, tomando decisiones con datos obsoletos.
- Pipeline frágiles sin manejo de errores: Los datos reales tienen inconsistencias. Los pipelines deben manejar registros nulos, formatos inesperados y fallos de API sin caerse.
- Acumular deuda técnica de pipelines: Pipelines escritos «rápido» para un caso de uso se vuelven imposibles de mantener cuando el negocio escala.
- Ignorar la latencia de datos: No todos los casos de uso necesitan datos en tiempo real. Datos batch de 24h son suficientes para muchos análisis y son mucho más baratos de implementar.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Cuál es la diferencia entre ETL y ELT?
ETL (Extract, Transform, Load) transforma los datos antes de cargarlos al destino —el enfoque clásico. ELT (Extract, Load, Transform) carga los datos crudos primero y transforma dentro del Data Warehouse usando SQL. ELT es el estándar moderno porque los Cloud Data Warehouses son muy baratos para almacenamiento y tienen motores SQL muy potentes para transformar los datos.
¿Cuándo necesita una startup su primer Data Pipeline formal?
Cuando empiezas a necesitar cruzar datos de más de una fuente regularmente, cuando los CSV manuales y las exportaciones semanales ya no escalan, o cuando tienes al menos una persona dedicada a análisis de datos. En términos de etapa: generalmente al pasar de seed a Series A.
¿Un Data Pipeline es lo mismo que automatización con n8n o Zapier?
No exactamente. Zapier y n8n son excelentes para automatización de procesos (enviar un email cuando llega un lead, actualizar un CRM). Los Data Pipelines de datos son más robustos, manejan mayor volumen y están optimizados para la integridad, confiabilidad y reproducibilidad de los datos. Pero para startups tempranas, n8n puede servir como pipeline básico antes de invertir en infraestructura dedicada.
